from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
import numpy as np

# 假设 X 是特征数据
# 示例数据 (假设 X 是一个 numpy 数组)
X = np.array([[0, 0, 1], [0, 1, 0], [0, 2, 1], [1, 0, 2], [0, 1, 1], [0, 2, 0]])

print("原始数据 X:\n", X)

# 初始化 VarianceThreshold，设定方差阈值为 0.1
selector = VarianceThreshold(threshold=0.1)
# 使用 selector 对数据进行特征选择 (fit_transform 同时完成拟合和转换)
X_selected = selector.fit_transform(X)

print("\n特征选择后的数据 X_selected:\n", X_selected)
print("\n被选择的特征索引:", selector.get_support(indices=True)) # 获取被选择的特征索引